统一的企业数据质量管控平台

全面的企业海量数据质量管控平台支持定制化报告;
数据质量平台支持数据质量评估,检核和执行和监控;
强大的问题分析能力流程化问题处理机制;

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通过制定、实施数据质量检核,暴露各系统数据质量问题。持续监控各系统数据质量波动情况及数据质量规则占比分析,定期生成各系统关键数据质量报告,掌握系统数据质量状况。结合系统提供的清洗组件以及数据质量问题处理流程为各系统数据质量提升提供有效支撑。

QualityCube系统集以下组件为一体,以暴露和提升系统数据质量为目标、度量规则和检核方法为主线,通过自身调度模块或者第三方调度为触发,帮助企业建立统一的数据质量管理和度量管理体系。主要功能包括:数据质量类别管理,质量度量规则管理,质量检核方法管理,质量检核方法审核,数据质量检核调度,数据质量检核执行,数据质量检核入库,问题数据展现,问题数据趋势分析,数据质量检核监控,检核日志管理,页面配置管理,数据质量报告等

QualityCube是构建于JavaEE的框架上构建的Web应用,具有极强的灵活性和扩展性,在此基础上QualityCube实现了对外Web服务、检核组件模块化,通过规则引擎帮助各系统快速生成检核脚本实施数据质量检核,从而降低数据质量管理的成本。

产品特性

数据质量评估

提供全方位数据质量评估能力,如数据的重复性、关联性、正确性、完全性、一致性、合规性等,对数据进行全面体检。

数据质量检核和执行

提供配置化的度量规则和检核方法生成能力,提供检核脚本的定时调度执行和第三方调度工具的调度执行功能。

数据质量监控

系统提供报警机制,对检核规则或方法进行阀值设置,对超出阀值的规则进行不同级别的告警和通知。

流程化问题处理机制

对数据问题进行流程处理支持,规范问题处理机制和步骤,强化问题认证,提升数据质量。

定制化数据质量报告

系统提供了丰富的API可进行定制化数据质量包括开发,另外系统内置了常用质量报告。

强大的数据质量问题分析能力

提供多种问题分析能力,包括血统分析,影响分析,全链分析,定位问题产生的根源。

关键价值

统一的企业数据质量检核体系,制定企业统一的数据质量检核体系,统一数据质量度量、执行的规范化步骤,为企业数据质量管控的落实提供技术平台支撑。

数据质量状况分析,引用系统内置度量规则和检核方法对系统表、字段进行多角度的数据质量检核评估,为数据分析、数据状况调研提供数据分析报告,对系统关键业务数据的质量情况进行全方位把握。

数据质量持续监控,确保为将来提供准确、一致和及时数据,使数据始终符合数据质量业务规则,确保企业数据始终保持最高的质量并防止随时间推移导致数据质量下降。

基于企业对数据质量问题处理的要求灵活制定数据质量问题处理流程,方便问题数据的处理和清洗。

快速定位数据质量问题影响范围,通过元数据关联关系分析功能,可定位问题数据出错的源头和受影响的范围,及时通知关联方,降低由数据问题带来的影响。

主要客户

Primeton QualityCube已成功应用于金融客户和电信客户,如:国家开发银行、中信银行、上海银行、银河证券、上海移动、国家电网等。

国家开发银行

基于日常的数据质量检核和半年期数据质量全行考核,为国家开发银行数据管理和管控提供强有力的支撑。

中信银行

通过制定数据平台统一数据质量监控体系,为平台以及下游系统提供统一的监控分类及规则,推进中信银行数据质量流程化管理的落实。

上海银行

以数据标准为数据管控的入口,依据数标规则制定数据质量检核规则。将数据质量规则在开发、测试、生产三个环境中进行实施,全方位的保证数据质量检核的落实。

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